IA generativa es un paso adelante en la evolución de Inteligencia artificial
transformando el panorama empresarial. Ya sea componiendo música, gestionando inversiones o diseñando gráficos, la IA tiene el potencial de realizar estas tareas. La IA generativa tiene un gran potencial para contribuir en varios sectores de la economía.
Oportunidades para la IA generativa
Se ha descubierto que la IA generativa tiene diversas oportunidades en cuatro áreas clave, que incluyen:
Operaciones de clientes
La IA generativa tiene diversas funciones en las operaciones de los clientes que mejoran la experiencia de los clientes. Ha aumentado la productividad de los agentes a través de asistentes de IA para mejorar las habilidades de sus agentes. AI generative ha brindado servicios a los clientes automatizando las interacciones con los clientes.
A continuación se muestran algunos casos en los que la IA generativa ha realizado mejoras operativas:
Autoservicio al cliente:Chatbots de IA generativa consultar las consultas de los clientes y brindarles respuestas personalizadas. Esto ha mejorado la calidad de las interacciones con los clientes y ha permitido a los equipos de clientes resolver consultas que sólo pueden resolverse a través de agentes humanos.
Tiempo de respuesta reducido: La IA generativa puede reducir el tiempo que el representante de ventas humano dedica a responder a los clientes ayudándolos en tiempo real.
Aumento de ventas: La IA generativa procesa los datos de los clientes e intenta conocer las preferencias de los clientes según sus historiales de navegación. Al recopilar conocimientos a partir de la información del cliente, la IA generativa ayuda a mejorar la calidad de los productos y servicios.
Marketing y ventas
La IA generativa puede generar contenido con diferentes especificaciones que aumentan el valor para el cliente y ayudan a retenerlos a mayor escala en comparación con las técnicas de marketing tradicionales utilizadas. El uso de IA generativa en marketing puede ayudar a superar el problema de diferentes conjuntos de datos que involucran datos inconsistentes, no estructurados y desconectados mediante la interpretación de fuentes de datos abstractas de diferentes estructuras. Esto ayudará a sintetizar los comentarios y el comportamiento de los clientes para generar estrategias de marketing para los clientes objetivo. Estos se pueden utilizar para sintetizar tendencias a partir de datos no estructurados en las redes sociales, investigaciones académicas y comentarios de los clientes.
Los posibles beneficios operativos del uso de IA generativa para marketing incluyen los siguientes:
Creación de contenidos eficiente y efectiva: La IA generativa facilita la coherencia desde el proceso de ideación del contenido hasta la etapa final de redacción del contenido. Desbloquea un estilo uniforme de voz y escritura que identifica la marca, reduciendo así el tiempo requerido en el proceso. Esto mejora la personalización de los mensajes de marketing para diferentes segmentos de clientes.
Optimización SEO: La IA generativa puede ayudar a optimizar el SEO y los componentes técnicos de ventas utilizados como técnicas de marketing para aumentar las ventas.
Descubrimiento de productos y personalización de búsqueda: Al explorar los historiales de los clientes, la IA generativa puede aprovechar las preferencias del cliente para generar el producto relevante y proporcionar descripciones personalizadas del producto. Esto permite a las organizaciones minoristas y de viajes mejorar sus ventas de comercio electrónico.
Ingeniería de software:
Los ingenieros de software pueden utilizar IA generativa para codificación aumentada y utilizar lenguaje natural para modelos de lenguaje grande (LLM) para desarrollar diferentes aplicaciones. Con la IA generativa, el alcance de los ingenieros de software se ha ampliado, haciendo que el lenguaje de máquina sea conveniente para ellos. La tecnología de la información es un departamento importante en todas las organizaciones y ha ido creciendo a gran escala.
Los posibles beneficios operativos del uso de IA generativa para la ingeniería de software incluyen:
Aumento del valor del producto: Ya sea un dispositivo o un automóvil, el uso de la IA generativa ha aumentado el valor de un producto al actualizar y mejorar sus características. Por ejemplo: en los vehículos, las funciones digitales como la asistencia al aparcamiento y el control de crucero adaptativo aumentan el valor del producto.
I+D del producto:
La IA generativa tiene el potencial de generar técnicas de diseño generativo en investigación y desarrollo de productos. Los modelos fundamentales junto con la IA generativa pueden tener una escala más amplia de aplicaciones en la investigación y el desarrollo de productos. Estos pueden aumentar la cantidad de productos donde se puede aplicar el diseño generativo. A partir de ahora, los modelos básicos carecen de las capacidades para diseñar productos en diversas industrias.
Los posibles beneficios operativos del uso de IA generativa para la I+D de productos incluyen:
Diseño mejorado: La IA generativa ayuda a diseñar el producto mediante la selección y el uso eficiente de materiales.
Pruebas y calidad mejoradas del producto: Uso de IA generativa en diseño generativo, se puede mejorar la calidad del producto. La IA generativa también puede acelerar el tiempo de prueba de productos complejos.
Desafíos de la IA generativa
Además de las enormes oportunidades, la IA generativa no está exenta de desafíos. Aquí hemos incluido algunos desafíos de la IA generativa:
Consideraciones éticas
Uno de los desafíos que puede enfrentar la IA generativa es abordar consideraciones éticas. Es importante garantizar que la IA siga pautas éticas y no genere material ofensivo. Los desarrolladores deben trabajar para evitar el sesgo de datos que conducirá a la transparencia y la equidad en los sistemas de IA generativa.
Recursos Computacionales
Los recursos computacionales necesarios para implementar grandes modelos generativos representan un gran desafío para las empresas más pequeñas. Entrenar estos modelos requiere recursos excesivos como hardware potente y una gran infraestructura computacional.
Preocupaciones de seguridad
Como estos modelos pueden ser vulnerables a ataques adversarios, la preocupación por la seguridad es un desafío importante. Los actores adversarios pueden explotar los modelos para manipular el resultado, lo que genera contenido engañoso.
Con avances tecnológicos y orientación regulatoria, la IA generativa ha ido creciendo de manera responsable e innovadora. La IA generativa está preparada para redefinir nuestras vidas no sólo a nivel profesional sino también desde una perspectiva personal en el futuro.
